一种基于任务并行的细粒度分布式深度森林训练方法
基本信息
| 申请号 | CN202010193428.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111414961A | 公开（公告）日 | 2020-07-14 |
| 申请公布号 | CN111414961A | 申请公布日 | 2020-07-14 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 朱光辉 | 申请（专利权）人 | 江苏鸿程大数据技术与应用研究院有限公司 |
| 代理机构 | 北京联瑞联丰知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 江苏鸿程大数据技术与应用研究院有限公司 |
| 地址 | 210000江苏省南京市江北新区研创园团结路99号孵鹰大厦1120室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于任务并行的细粒度分布式深度森林训练方法，包括以下步骤：(a)在深度森林的每一层，其中每一个森林被拆分成多个均匀的子森林，其中每个子森林对应一个计算任务；(b)为子森林设置合适的随机状态，为子森林训练时的交叉验证设置合适的随机状态；(c)将子森林训练任务发放到各个计算节点执行；(d)采用Tree‑Reduce树形合并法将属于同一个随机森林的子森林的结果合并，得到该原始随机森林的训练结果，完成多个森林的并行训练。以提高深度森林训练效率，促进其应用与解决实际问题。 |
